Pravděpodobnost (pracovní verze)

Podobné dokumenty
Intuitivní pojem pravděpodobnosti

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Náhodné jevy. Teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy. Operace s náhodnými jevy

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 2

Pravděpodobnost a statistika

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě.

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

Informační a znalostní systémy

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015)

Základy teorie pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

Matematika III. 27. září Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Úvod do teorie pravděpodobnosti

( ) ( ) Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204

Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy. Příklad: při hodu hrací kostkou padne trojka

Pravděpodobnost a statistika

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

a) 7! 5! b) 12! b) 6! 2! d) 3! Kombinatorika

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

Pravděpodobnost je. Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel.

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Počet pravděpodobnosti

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

5.1. Klasická pravděpodobnst

pravděpodobnosti a Bayesova věta

5 Pravděpodobnost. Sestavíme pravděpodobnostní prostor, který modeluje vytažení dvou ponožek ze šuplíku. Elementární jevy

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, 4. ročník, okruh Základy počtu pravděpodobnosti

Náhodný jev. Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy.

Statistika (KMI/PSTAT)

IB112 Základy matematiky

Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

náhodný jev je podmnožinou

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

Podmíněná pravděpodobnost, nezávislost

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

4. cvičení 4ST201. Pravděpodobnost. Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina. Co je třeba znát z přednášek

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Tomáš Karel LS 2012/2013

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec

Teoretická rozdělení

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Teorie pravěpodobnosti 1

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

Teorie pravděpodobnosti

Obsah. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný jev Pravděpodobnost náhodného jevu Pravděpodobnost. Pravděpodobnost. Děj pokus jev

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Náhodné vektory a matice

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

Tomáš Karel LS 2013/2014

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Populace vs. data. popisná (deskriptivní) popis konkrétních dat. letní semestr

Příklad 1. Řešení 1a ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 4

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

2. Friesl, M.: Posbírané příklady z pravděpodobnosti a statistiky. Internetový zdroj (viz odkaz).

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

10. N á h o d n ý v e k t o r

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Vícerozměrná rozdělení

Základy pravděpodobnosti poznámky. Jana Klicnarová

ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Diskrétní pravděpodobnost

Motivace. 1. Náhodné jevy. Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

Odhady - Sdružené rozdělení pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1

Tomáš Karel LS 2012/2013

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Cvičení 1. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

CZ.1.07/1.5.00/ CZ.1.07/1.5.00/ Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost

5. Jev B je částí jebu A. Co můžeme říct o podmíněné pravděpodobnosti? (1b)

PRAVDĚPODOBNOST JE. Martina Litschmannová

23. Matematická statistika

Základy matematické analýzy

Podmíněná pravděpodobnost

Základy počtu pravděpodobnosti a metod matematické statistiky

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

Transkript:

Pravděpodobnost (pracovní verze)

1. Definice pojmů Jednoduchý/náhodný pokus (simple experiment) Akt vedoucí k jednomu výsledku - např. hod kostkou, zatočení ruletou, vytažení karty z balíčku, výběr osoby na ulici Výsledkem je výskyt jednoduchého jevu/události Jednoduchý jev (elementary event) člen základní množiny výsledek jednoduchého pokusu - např. hodnota 1 na kostce, 0 na ruletě, sedmička srdcová, modrooká paní Jev/třída jevů (event, event class) sada jednoduchých jevů - např. lichá čísla, srdce, piky Základní množina/prostor (S) (Sample space) sada všech jednoduchých jevů Spojené jevy (joint events) nastávají když výsledek pokusu spadá pod jevy A( srdce ) i B( král ) např. srdcový král, popřípadě A nebo B např. srdce nebo král Průnik ( ) (intersection) např. průnik jevů A a B = A B nebo-li A a B současné nastání dvou nebo více jevů Sjednocení (U) (union) - např. sjednocení jevů = A U B nebo-li A nebo B sečtení dvou nebo více jednoduchých jevů bez průniku Doplněk (~A) (complement) doplňkem jevu A je sada všech zbývajících jevů z S Vzájemně vylučující se/neslučitelné (mutual exclusive) jevy nemohou nastat současně, jejich = 0 Vyčerpávající (exhaustive) jevy jevy vyplňují celý S, jejich U = S Pravděpodobnost (p) (probability) míra jistoty nastání každého jevu ze základního prostoru - např. pravděpodobnost že padne 1 na kostce Podmíněná pravděpodobnost (p (A B)) (conditional probability) pravděpodobnost výskytu jevu A za předpokladu, že zároveň nastane jev B např. experiment: hod dvěma kostkami, událost: součet hodnot, otázka: jaká je pravděpodobnost výskytu události 4 když na jedné kostce padne 5? Statistická nezávislost (statistical independence) nepodmíněná pravděpodobnost jevu A a podmíněná pravděpodobnost jevu A stane-li se zároveň B jsou si rovny tj. p(a) = p(a B) nebo když p (A B) = p (A) * p (B)

Definice pravděpodobnosti p(a) = pravděpodobnost jevu A za předpokladu, že máme konečný počet jednoduchých jevů v S a každý jednoduchý jev z S má stejnou pravděpodobnost nastání pak platí, že p(a) = n (A) / n (S) Př. Krabička 10 kuliček 5 bílých, 3 červené, 2 černé experiment: bez dívání vybereme jednu kuličku jednoduchý jev: jedna konkrétní kulička, máme tedy 10 jednoduchých jevů tvořících S, jevy jsou vzájemně se vylučující a každý má pravděpodobnost 1/10 zajímají nás události: bílá, červená, černá Otázka: Jaká je p že vytáhnu červenou? p(červená)= n (červená) / n (S) = 3 / 10 =.30 Podobně p (bílá) =.50 a p (černá) =.20 p(červená a bílá) = 0 Pravděpodobnostní funkce přisuzuje každému jevu A z S číslo p(a), pravděpodobnost jevu A, tak že platí ( axiomy /zákony): 1. p (A) 0 pro každé A 2. p (S) = 1 3. Pokud (A 1,, A 2,., A n ) jsou vzájemně neslučitelné, pak p(a 1 U A 2 ) = p(a 1 ) + p(a 2 )

Pravidla pravděpodobnosti 1. p(~a) = 1 p(a) ( doplňková pravděpodobnost ) Př. Jaká je pravděpodobnost že vyberu ne červenou kuličku tj. jinou než červenou? p(~červená) = 1 - p (červená) =.7 2. 0 p(a) 1 ( rozsah pravděpodobnosti ) (důkaz: pokud by nějaký jev měl p větší než 1 pak by podle pravidla 1 měl doplněk jevu p zápornou a to by odporovalo axiomu 1) 3. p(ø) = 0, pro jakékoli S ( nemožný jev ) Př. Jaká je pravděpodobnost že vyberu bezbarvou kuličku tj. jinou než červenou nebo bílou nebo černou? p(bez barvy)=0 4. p (A U B) = p (A) + p (B) p (A B) (tzv. nebo pravidlo) Př. Balíček 52 karet. Jaká je pravděpodobnost krále nebo srdce? P (král) = 1/13, p(srdce)=1/4, p (král srdce)=1/52 (jeden z králů je srdcový) p (král nebo srdce) = 1/13 + 1/4 1/52 = 16/52 = 4/13 Speciální případ: když jsou jevy vzájemně se vylučující, pak p (A B) =0 a proto p (A U B) = p (A) + p (B) Př. p(červená nebo bílá) =.30 +.50 =.80 5. Pokud A,., L tvoří segmenty S, pak p (A U... U L) = p (A) + p (L) = 1 Pokud jsou jevy A až L vylučující se a vyčerpávající, pak tvoří celý prostor S a součet jejich pravděpodobností musí být 1 Př. p(červená nebo bílá nebo černá kulička) =.30 +.20 +.50 = 1.00

Ilustrace: doplněk S(52) ~A (nekrál) A (král)

Průnik a sjednocení S(52 karet) A U B = A + B - A B = 13 + 4 1 = 16/52 A(král) B(srdce) 3 A ~B (pikový + listový + kárový král) 1 A B (srdcový král) 12

A, B a C jsou vzájemně se vylučující jevy S(52) A(král) B (dáma) C (eso)

S(10 kuliček) A, B a C jsou vzájemně se vylučující a vyčerpávající jevy A (bílá) B (červená) C (černé)

Podmíněná pravděpodobnost p (A B) nebo-li p(a když B) = n (A B) / n (B) = n (A B) / n (S) / n (B) / n (S) = p (A B) / p (B) Př. Výběr vzorku dětí ve škole limitujeme pouze na dívky. Vznikne nám nový základní prostor S nový zahrnující pouze část jednoduchých jevů z původního S. V novém prostoru S nový zahrnujícím pouze dívky jaká je pravděpodobnost výběru levorukého člověka? Přičemž víme že 51% studentů je dívek, 35% studentů je levorukých, a 10% studentů jsou levoruké dívky. Otázka: p(levoruký, když dívka) = počet levorukých dívek / celkový počet dívek p(levoruká a dívka)= počet levorukých dívek / celkový počet studentů=.10 p(dívka)=celkový počet dívek / celkový počet studentů=.51 p(levoruký, když dívka) = p(levoruký a dívka) / p(dívka) =.10 /.51 =.196 p(dívka, když levoruký) =.10 /.35 =.29

Statistická nezávislost Výskyty jevů A a B jsou statisticky nezávislé pokud výskyt jevu A neovlivňuje výskyt jevu B a opačně Tedy když pravděpodobnost výskytu jevu A a pravděpodobnost výskytu jevu A když B jsou si rovny tj. p (A) = p (A B) př. p (dívka) =.51 P(dívka, když levoruký)=.29 Výsledek:.51.29, proto jevy nejsou nezávislé (souvisí spolu) nebo alternativně když p (A B) = p (A) * p (B) př. p (dívka a levoruký) =.10 p (dívka) =.51 p (levoruký) =.35 výsledek:.10.51 *.35, proto jevy nejsou nezávislé Pozor! Nezávislost vzájemná výlučnost (neslučitelnost) (Pro nadšence matematický důkaz: pokud A a B jsou vzájemně neslučitelné, pak p (A B) = 0. Pokud by A a B byly zároveň nezávislé, pak p (A B) = p(a)*p(b), a protože p (A B) = 0, tak to nemůže být pravda pokud p(a) nebo p(b) není nula) (Pro nadšence intuitivní důkaz: Předpokládejme že všichni muži jsou buďto plešatící nebo hustovlasí (dva vzájemně se vylučující jevy). Pokud by plešatící a hustovlasí byli na sobě nezávislé jevy, pak by mezi plešatícími byla stejná proporce hustovlasých jako je celková proporce hustovlasých mezi muži, tedy p(a B) = p(a), což je těžké si představit )

Prezentace spojených jevů v tabulkách Př. Základní množina S = studenti kampusu v Bohunicích, každý student je buďto dívka nebo chlapec, a odpověděl buďto ano nebo ne na otázku zda chodí každé ráno rád do školy. Chlapec (chlapec a ano ) (chlapec a ne ) Dívka (dívka a ano ) (dívka a ne ) Ano Ne Nechť v tomto kampusu pravděpodobnosti vybrat chlapce je.55 a dívku.45, a pravděpodobnost odpovědi ano je.40 a ne.60. P (chlapec)=.55 (chlapec a ano ) (chlapec a ne ) P(Dívka) =.45 (dívka a ano ) (dívka a ne ) P(Ano) =.40 P(Ne) =.60 p(chlapec),p(dívka),p(ano),p(ne) = marginální pravděpodobnosti (neboť se vyskytují na okraji tabulky) Každá marginální p = suma (Σ) všech spojených pravděpodobností v určitém konkrétním řádku nebo sloupci tabulky Př. p(chlapec) = p(chlapec a ano ) + p (chlapec a ne ) p(dívka) = p (dívka a ano ) + (dívka a ne ) p (ano) = p(chlapec a ano ) + p(dívka a ano ) p (ne) = p(chlapec a ne ) + p(dívka a ne )

P (chlapec)=.55 (chlapec a ano ) (chlapec a ne ) P(Dívka) =.45 (dívka a ano ) (dívka a ne ) P(Ano) =.40 P(Ne) =.60 Jevy/třídy jevů vyskytující se podél okraje jsou vzájemně neslučitelné a vyčerpávající (sada těchto jevů tedy formuje S) = dimenze Př. 2 dimenze: jevy ano a ne a jevy chlapec a dívka Statistická nezávislost : každá kategorie nebo jev podél jednoho okraje musí být nezávislý na každém jevu podél druhého okraje = pravděpodobnost každého spojeného jevu se musí rovnat součinu pravděpodobností korespondujících (v řádku a sloupci) marginálních jevů - p (A B) = p (A) * p (B) Př. Pokud dimenze pohlaví a odpověď ano/ne jsou nezávislé, pak p(chlapec a ano ) = p(chlapec) * p( ano ) =.55 *.40 =.22 Stejně postupujeme v ostatních případech a vznikne tabulka: P (chlapec)=.55 P(Dívka) =.45 p(chlapec)p ( ano ) =.55 *.40 =.22 p(dívka)p( ano ) =.45 *.40 =.18 p(chlapec)p( ne ) =.55 *.60 =.33 p(dívka)p( ne ) =.45 *.60 =.27 P(Ano) =.40 P(Ne) =.60

Pro závislé dimenze pravděpodobnosti spojených jevů součiny marginálních pravděpodobností: P (chlapec)=.55 P(Dívka) =.45 p(chlapec)p ( ano ) =.10 p(dívka)p( ano ) =.30 p(chlapec)p( ne ) =.45 p(dívka)p( ne ) =.15 P(Ano) =.40 P(Ne) =.60 Pro tuto základní množinu S (např. odpovědi dívek poté co dostali od svého milého kytici růží) pohlaví a odpověď spolu souvisejí Prozkoumáme-li podmíněné pravděpodobnosti, P(ano chlapec) =.10 /.55 =.18 P(ano dívka) =.30 /.45 =.67 pak vidíme že dívky mnohem pravděpodobněji/častěji odpovídají ano v porovnání s chlapci Pokud by ale obě dimenze byly nezávislé (jako v 1.tabulce) pak by tyto podmíněné pravděpodobnosti měly být stejné, P(ano chlapec) =.22 /.55 =.40 P(ano dívka) =.18 /.45 =.40 takže znám-li pohlaví nedává mi to informaci o tom jak bude student odpovídat